Araştırmacılar, Drosophila melanogaster olarak bilinen meyve sineğinin beynini, her nöronu ve sinapsı tek tek inceleyerek dijital bir ortama taşıdı. Bu dijital beyin, fizik kurallarına dayalı bir sanal bedene entegre edilerek çalıştırıldı ve sonuçlar, sinirbilim ile yapay zeka alanlarında büyük bir ilerleme olarak kabul ediliyor. Eon Systems gibi nöroteknoloji şirketlerinin bu projede rolü önemli; örneğin, şirketin kurucu danışmanlarından Dr. Alexander D. Wissner-Gross, bu çalışmanın tam beyin emülasyonu alanında kritik bir eşik olduğunu vurguluyor. Uzun süredir yapay zekanın en büyük hedeflerinden biri, biyolojik bir beyni tüm sinir bağlantılarıyla dijital olarak kopyalamak ve işlevsel hale getirmekti.
Şirketin paylaştığı videolarda, bu sistemin bir organizmanın gerçek sinir devrelerinden türetilmiş beyin modelinin, fizik kurallarına uygun bir bedeni yönettiği görülüyor. Proje, yapay zeka modellerinin sinek davranışlarını taklit etmesinden farklı olarak, doğrudan biyolojik beynin dijital kopyasına dayanıyor. Sanal sineğin, simülasyon ortamında yürüme, temizlenme ve beslenme gibi doğal eylemleri sergilemesi dikkat çekici; bu davranışlar, beyindeki sinirsel bağlantılardan kendiliğinden ortaya çıkıyor ve sonradan öğretilmiyor. 2024’te Nature dergisinde yayımlanan bir model, yetişkin bir meyve sineğinin 125 bin nöron ve 50 milyon sinaptik bağlantısını kapsıyor; bu model, FlyWire veri seti ile makine öğrenmesi yöntemlerinin birleşimiyle geliştirildi ve Eon’un bilim insanı Philip Shiu tarafından yönetildi.
Bulgular Çarpıcı
Bu dijital beyin modeli, motor davranışlarda yaklaşık yüzde 95 doğruluk sağladı ancak başlangıçta yalnızca teorik bir yapıydı; yani, fiziksel bir bedenle etkileşimi yoktu. Şimdi, NeuroMechFly v2 ve MuJoCo simülasyon sistemleriyle birleştirilerek, sanal bir sinek bedeniyle entegre edildi. Bu sayede, tam bir algı-hareket döngüsü oluşturuldu: Simülasyon verileri beyne aktarılıyor, sinir ağı boyunca yayılıyor, motor komutları üretiliyor ve sanal beden buna göre hareket ediyor. Bu, beyindeki tüm sinirsel süreçlerin eksiksiz simülasyonu anlamına geliyor ve önceki çalışmalardan niteliksel bir fark yaratıyor.
Dijital Beyin İlk Kez Bir Bedenle Buluştu
Önceki projelerde, simülasyonlardaki bedenler genellikle pekiştirmeli öğrenme algoritmalarıyla kontrol ediliyordu; bu davranışlar, biyolojik sinir ağından değil, eğitim verilerinden geliyordu. Oysa burada, tam bir biyolojik konektomdan türetilmiş bir model kullanılıyor. Örneğin, nematod solucanı gibi daha basit organizmaların çalışmaları vardı ama onların sinir sistemleri çok daha küçüktü. Bu çalışma, çoklu doğal davranışların fiziksel kurallarla çalışan bir bedenle üretilmesini ilk kez gösteriyor.
Sırada Fare Beyni Var
Eon Systems, bu başarıyı daha büyük beyinlere genişletmek istiyor; örneğin, 70 milyon nöronlu bir fare beyninin tam konektom haritasını çıkarmayı planlıyor. Bu, meyve sineği nöron sayısının yaklaşık 560 katı ve ana zorluk, veri miktarı ile ölçekte yatıyor. Meyve sineği simülasyonunun tam döngüsünü tamamlaması, daha karmaşık beyin modelleri için umut verici bir işaret olarak görülüyor.
